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题名/责任者:

深度强化学习理论与实践/龙强, 章胜编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-302-62554-4/CNY89.00

载体形态项:

355页:图;24cm

丛编项:

计算机技术开发与应用丛书

个人责任者:

龙强 编著

个人责任者:

章胜 编著

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

龙强, 博士、副教授、硕士研究生导师 ; 就职于西南科技大学数理学院数据科学系, 中国运筹学会终生会员。章胜, 博士、副研究员、硕士研究生导师。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法, 并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分, 第一部分为经典强化学习, 包括第2、3、4章, 主要内容有动态规划法, 蒙特卡洛法、时序差分法 ; 第二部分为深度强化学习, 包括第6、7、8章, 主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶 ; 第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用 —— AlphaGo系列算法。另外, 作为理论和算法的辅助, 第1章介绍了强化学习的模型, 第5章简单介绍了深度学习和PyTorch编程框架。本书对理论、模型和算法的描述比较数学化, 作者力求做到用严谨、清晰、简洁的数学语言来写作 ; 几乎每个算法都配有一个或多个测试案例, 便于读者理解理论和算法 ; 每个案例都配有编程实现的代码, 便于读者理论联系实际, 并亲自上手实践, 为减轻读者编写代码的难度, 本书所有案例的代码都是可以独立运行的, 并且尽量减少了对依赖包的使用。

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